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近期,人工智能研究公司推出的聊天机器人软件掀起热潮,国内已有百度、京东、科大讯飞等多家公司宣布进入此赛道,中国版有望于3月份与公众见面。
接受《经济参考报》采访的多位业内人士表示,代表了人工智能向更加智能、更加通用方向发展的趋势,预计未来自然语言处理方面的人工智能发展将继续加速,并应用于经济社会领域的更多场景,但大规模成熟商用仍需进一步摸索。
科技企业抢滩布局
根据用户输入的问题“侃侃而答”,甚至可以辅助写论文、写代码、辅导作业、构思剧本,五天时间就突破百万用户,两个月便达到1亿月活跃用户,成为史上用户数量增长最快的消费者应用。
为什么会引发巨大关注?中国电子信息产业发展研究院副总工程师安晖认为,是一种大型预训练语言模型,它的出现标志着自然语言理解技术迈上了新台阶,理解能力、语言组织能力、持续学习能力更强,也标志着AIGC(人工智能生成内容)在语言领域取得了新进展,生成内容的范围、有效性、准确度大幅提升。“从某种程度而言,标志着AI技术应用将迎来大规模普及。”
国内对话式AI技术解决方案提供商中关村科金技术副总裁张杰表示,在效果上的突破让人们充分认识到,大规模语言模型中除了常规的语言模型能力,还蕴含着世界知识、具备思维链推理能力,大模型在特定任务下的效果不比专用小模型差。
引发国内不少科技企业纷纷布局。百度宣布类项目——“文心一言”()计划于3月份完成内测,面向公众开放。据悉,一些相关功能已陆续在百度搜索内上线或内测,包括多答案回复、智能生成等。科大讯飞日前表示AI学习机将成为该项技术率先落地的产品,并将于今年5月进行产品级发布。京东云旗下言犀人工智能应用平台计划推出产业版——,主要应用场景包括内容生成、人机对话、用户意图理解等五个方面。
此外,公开信息显示,腾讯、阿里巴巴、360等多家企业也在加大相关项目研究和投入。
“在科技能力上涉及芯片、算力、模型、工具、场景等多个层面,科技巨头可以全链路布局,中小企业可以进一步依据自身的资源禀赋构建竞争门槛。”张杰说,的出现只是在通往“强人工智能”的路上撕开了一个小口子,未来可能会出现知识提炼能力和复杂推理能力更强的工具。
有望解锁多领域智慧应用
业内人士认为,未来自然语言处理方面的人工智能发展将继续加速,并应用于经济社会领域的更多实际场景。
“能够提供高效的信息获取方式,有望成为重要的生产工具,潜在应用领域广泛。”安晖说,业界普遍认为,将在智能办公、智慧科研、智慧教育、智慧医疗及游戏、新闻等领域迅速落地。在金融、传媒、文娱、电商等领域,可以为各类消费群体提供个性化、高质量的服务。
中国信通院云大所人工智能部副主任曹峰认为,以大规模预训练模型为代表的产品,逐渐显示出智能基础设施的属性,即少量企业训练大模型提供服务,大量企业基于大模型形成各类消费端和商业端的应用。
曹峰举例称,一是对话类应用,以智能客服、智能外呼等产品服务为代表,主要应用行业为银行、证券等具备大量客服场景的机构企业。二是语义理解和信息检索类应用,以大规模知识图谱、企业知识库产品等为代表,应用行业包括法律等。三是各类代码纠错和生成类应用,以代码智能生成、代码辅助开发产品等为代表的产品,主要应用行业为IT等领域。四是各类文案、新闻、图片生成和创造类应用,如文案自动写作、新闻自动生成等产品,主要以媒体等行业为主。
商业潜力也被看好。预测,随着成为吸引客户的重要工具,其收入将会快速增长,预计2023年收入达到2亿美元,2024年收入超过10亿美元。
从更长远的角度来看,安晖认为,将赋能千行百业,推动传统领域的智能化发展,提升语音助手、虚拟数字人等应用的发展水平,带动产业链上游算力、数据标注等环节发展,催生新的增长点。
大规模成熟商用仍需探索
不过,业内人士提出,及类似产品的发展应用还处于早期发展阶段,实现大规模、成熟的商业应用落地仍存在挑战。
东方证券相关研究显示,到2030年AIGC的市场规模预计将超过万亿元,但由于AIGC目前产业化程度有限,大量业务场景尚未成功变现,商业模式仍处于探索阶段。当下,AIGC基于其出色的降本增效能力,在企业级市场的应用前景较为明朗和稳定,在消费市场的商业模式仍需进一步摸索。
安晖表示,自然语言处理是一个复杂的技术领域,对数据和计算资源的要求非常高,并且其语言模型可能存在误导和偏见等问题,需要开发者不断改进和优化。随着人工智能的普及,竞争也将越来越激烈,类产品需要不断提升产品质量和创新能力。
“未来1到3年,国内外AIGC市场预计都将出现增长,各行业领域的应用探索也会持续推进。应把握行业市场和消费市场越发强烈的数字内容需求,在传媒、电商、影视等重点领域发力推广,为技术创新和应用普及提供强大驱动力。”安晖说,也需要关注数据质量和多样性、产品安全和隐私保护、误导和偏见问题以及技术创新能力等方面的挑战,以确保我国类产品的顺利落地和发展。
曹峰也认为,涉及的数据资源、算力资源,以及人员投入是巨大的。技术和成本的壁垒是发展的主要门槛。同时,令人工智能的风险更加凸显,例如隐私安全、信息真伪判别等,只有这些问题解决之后,相关的技术和应用才可能得到更好地推广。(记者:郭倩 袁小康 来源: 经济参考报)
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